《表4 用户性别及评分分布》

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《基于产品评论的消费者偏好模型构建研究》

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用户通常只会评价比较关注的特征，如果某类特征出现次数较少，说明用户关注度较低，不宜放到偏好模型中。取出现次数超过10%的特征作为常见特征，包含运行、外观、电池、屏幕、质量、拍照、性价比和发热共8个特征。观察发现，即使是用户关注度较高的8个常见特征，也存在很多缺失值。因此，用户如果对某个常见特征没有作出显式评价，表明其态度为不置可否，由于本文中正面评价取值为1，负面评价值为-1，故可将用户没有评价的产品特征的评价值设置为0。补充缺失值后，按照公式（4）将评价值离散化为1～5分。为便于Logistics回归分析，将用户评分二值化，参照亚马逊中国网站的设置，将评分小于等于3分作为差评（用0表示），4分及5分作为好评（用1表示）。用户性别及评分的统计数据如表4所示。